《Selective-Supervised Contrastive Learning with Noisy Labels》 引入一个filter机制,用高置信的positive来做supervised contrastive learning,提升监督质量。 《Balanced Contrastive Learning for Long-Tailed Visual Recognition》提出了balanced supervised contrastive learning loss。1)通过class-averaging来平衡不均衡负类的...
Although supervised contrastive learning (SCL) performs well on balanced datasets, it struggles to distinguish features between tail classes in the latent space when dealing with long-tailed data. To address this issue, we propose Rebalanced Supervised Contrastive Learning (ReCL), which can effectively...
1 why use cl in supervised contrastive learning? 这篇文章的一个主要前提在于,下游对标的是一个相对粗粒度的分类问题,由于simclr这样的框架,在batch training中,是把每张image当作一个单独的class的,因此训练的过程中,并不会主动将相同类别的image 映射到相似的embedding空间中,例如上面的左图,黑白狗和黄毛狗之间...
关于这篇论文,之前写了博客,里面也有Github的链接:TimesURL: 用于通用时间序列表征学习的自监督对比学习《TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series Representation Learning》(通用时间序列表示、自监督对比学习、双重Universums硬负样本、时间重构联合优化) (我的电脑带不起来,3060还是玩不...
这种策略可以拉近同源图片间的距离，同时拉开不同源图片之间的距离。然而，对于具有相同标签的非同源图片，这种方法却无法有效处理，导致这些图片的距离也被不必要地拉远，这不利于下游分类任务。相比之下，有监督对比学习通过不仅拉近同源实例之间的距离，还拉近具有相同标签的实例之间的距离，从而更好地适应...
ordinal-regressioncardiovascular-diseasessupervised-contrastive-learningaortic-calcificationdisease-gradingpredicting-future-risk UpdatedJul 23, 2023 Python TF 2.x implementation of SupCL (Supervised Contrastive Learning, 2020). tf2self-supervised-learningsupervised-contrastive-learningsupcl-tf ...
自监督方法在深度学习领域已取代直接监督范式，尤其在检测Pascal VOC任务上取得了显著成果，超越有监督的R-CNN方法。对比方法的兴起，遵循对比学习范式，为自监督学习领域带来了活力。许多现代机器学习方法依赖于人类提供的标签或奖励作为唯一学习信号，这种依赖存在危险。相比之下，自监督学习提供了一种有前景...
Supervised Contrastive Learning with Multiple Posi 专利名称：Supervised Contrastive Learning with Multiple Positive Examples 发明人：Dilip Krishnan,Prannay Khosla,Piotr Teterwak,Aaron Yehuda Sarna,Aaron Joseph Maschinot,Ce Liu,Phillip John Isola,Yonglong Tian,Chen Wang 申请号：US17235992 申请日：20210421 ...
自监督学习(Self-supervised learning)最近获得了很多关注,因为其可以避免对数据集进行大量的标签标注。它可以把自己定义的伪标签当作训练的信号,然后把学习到的表示(representation)用作下游任务里。最近,对比学习被当作自监督学习中一个非常重要的一部分,被广泛运用在计算机视觉、自然语言处理等领域。它的目标是:将一个...
Keywords: contrastive learning; self-supervised learning; discriminative(有区别的) learning; image/video classification; object detection; unsupervised learning; transfer learning 翻译:自监督学习因为它可以避免给大规模数据做标注的成本而获得普及。它有能力采用自定义的伪标签做监督并使用学习好的模型表示几个下游...